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1. Numpy 배열 재형성 1) reshape - 배열의 shape(크기) 를 변경한다. - Numpy에서 배열의 차원을 재구조화, 변경하고자 할 때 사용한다. - 요소의 개수는 동일해야 한다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 import numpy as np t_array = np.arange(1,9) print("t_array 출력") print(t_array) print("\nt_array의 shape 출력") print(t_array.shape) print("\n2by4로 재배열하기") a = t_array.reshape(2,4) print(a.shape) cs 이때, reshape의 첫번째 인자에 -1을 넣으면 요소의 개수와 열의 개수에 따라 행이 자동으로 정해진다. 예를 들어..

Numpy 란? - Numerical Python 의 약자로 대규모 다차원 배열과 행렬 연산을 지원해주는 파이썬의 라이브러리 - 데이터 분석을 할 때 사용되는 여러 라이브러리의 기반이 되는 라이브러리 - 기본적으로 array라는 단위로 데이터를 관리한다. Numpy ndarray - Numpy의 핵심 기능 중 하나로 N차원의 배열 객체를 뜻한다. - 파이썬에서 사용할 수 있는 대규모 데이터 집합을 담을 수 있는 빠르고 유연한 자료 구조 shape - Numpy 배열 구조를 shape를 통해 표현한다. - shape는 배열의 구조를 튜플 자료형을 이용하여 보여준다. - .shape 멤버 변수를 통해 해당 array의 크기를 즉각적으로 확인할 수 있다. 1. Numpy 생성 1) Numpy 불러오기 1 2 ..